Central Intelligence

エージェントは忘れる。CIは覚えている。

AIエージェントのための永続メモリ。セッション間で情報を保存、呼び出し、共有します。Claude Code、Cursor、LangChain、CrewAI、およびMCPをサポートするあらゆるエージェントで動作します。

CIはあなたの記憶を書き換えることはありません。 事実は検索のために抽出されますが、コンテンツは常にそのままの形で返されます。不要な記憶、幻覚による書き換え、データ損失はありません。

npm License: Apache 2.0

Central Intelligence MCP server

クイックスタート (30秒)

# 1. Get an API key
npx central-intelligence-cli signup

# 2. Add to Claude Code
npx central-intelligence-cli init claude

# Done. Your agent now has persistent memory.

Central Intelligenceの利用シーン

ヒューリスティック: 未来の自分へのメモに書くような内容であれば、Central Intelligenceに保存してください。

シナリオ	アクション
新しいセッションを開始し、以前のコンテキストが必要な場合	`recall` または `context`
重要な発見をした場合（アーキテクチャ、設定、修正など）	`remember`
複数のエージェントが同じプロジェクトに取り組んでいる場合	ユーザー/組織スコープで `share`
セッションごとに同じことを学び直している場合	一度 `remember` して、ずっと `recall`
タスクを別のエージェントやセッションに引き継ぐ場合	重要な決定を `remember` し、次のエージェントが `context` を呼び出す
ユーザーが同じ設定を繰り返し伝えてくる場合	それを `remember` し、次回から `recall` で確認する

保存しないでください: 機密情報、パスワード、APIキー、個人情報（PII）、大きなバイナリファイル、一時的なスクラッチデータ。

課題

すべてのAIエージェントセッションはゼロから始まります。エージェントはあなたの設定を学び、コードベースを理解し、アーキテクチャを把握しますが、セッションが終了するとすべてを忘れてしまいます。次のセッションでは？同じ質問。同じミス。同じコンテキスト構築のやり直し。

Central Intelligenceはこれを解決します。

機能

5つのMCPツールがエージェントに長期記憶を与えます：

ツール	説明	例
`remember`	後で使うために情報を保存する	"ユーザーはTypeScriptを好み、Fly.ioにデプロイする"
`recall`	過去の記憶をセマンティック検索する	"ユーザーの好みは何？"
`context`	現在のタスクに関連する記憶を自動読み込みする	"認証システムのリファクタリングに取り組んでいる"
`forget`	古い、または誤った記憶を削除する	`forget("memory_abc123")`
`share`	他のエージェントが記憶を利用できるようにする	スコープ: "agent" → "org"

ベンチマーク

LifeBench (2026) — 長期マルチソースメモリ

CIは、公開されている中で最も困難なメモリベンチマークであるLifeBenchで**45.9%**のスコアを記録しました（10ユーザー、メッセージ、カレンダー、健康記録、メモ、通話を含む51,000件の現実世界のイベントにわたる2,003の質問）。

全体	情報抽出	マルチホップ	時間的推論
45.9%	52.8%	45.6%	39.3%

評価ハーネス: lifebench-eval

Agent Memory Benchmark (AMB) — インフラストラクチャテスト

オープンソースのAgent Memory Benchmarkを使用して、他のプロバイダーとCIを比較テストしてください：

npx agent-memory-benchmark --provider central-intelligence --api-key $CI_API_KEY

注: AMBはCentral Intelligenceと同じ作者によって管理されています。ご自身で実行して結果を検証してください。新しいプロバイダーアダプターのPRを歓迎します。

クロスツールメモリ

CI Localは5つのAIコーディングプラットフォームの設定ファイルを読み取り、保存された記憶と一緒に検索可能にします：

プラットフォーム	設定ファイル	解析方法
Claude Code	`CLAUDE.md`	セクションベース (## 見出し)
Cursor	`.cursor/rules`	段落ベース
Windsurf	`.windsurf/rules`	段落ベース
Codex	`codex.md`	セクションベース
GitHub Copilot	`.github/copilot-instructions.md`	セクションベース

Claude Code経由で保存された記憶はCursor使用時にも発見可能であり、その逆も同様です。AIの記憶は1つのツールだけでなく、どこでも機能します。

Recallの応答には、source（どのツールから記憶が来たか）、freshness_score（どれくらい新しいか）、duplicate_group（ツール間での重複検出）が含まれるようになりました。

仕組み

Agent (Claude, Cursor, Windsurf, Copilot, Codex)
    ↓ MCP protocol
Central Intelligence MCP Server (local, thin client)
    ↓
SQLite + vector embeddings + config file parsing
    ↓
Hybrid search: vector + FTS5 + fuzzy + temporal decay
    ↓
Central Intelligence API (hosted)
    ↓
PostgreSQL + pgvector + fact decomposition + entity graph
    ↓
4-way retrieval: vector + BM25 + graph traversal + temporal
    ↓
Local ONNX cross-encoder reranker (zero API cost)

すべての記憶は、エンティティ、時間情報、因果関係を持つ構造化された事実に分解されます。Recallは4つの検索戦略（ベクトル類似性、BM25全文検索、エンティティグラフ走査、時間的近接性）を並行して実行し、Reciprocal Rank Fusionで結果を統合し、ローカルのクロスエンコーダーモデルで再ランク付けします。サポートされているすべてのプラットフォームの設定ファイルは解析、埋め込み、ローカルキャッシュされます。

メモリスコープ

スコープ	可視範囲	ユースケース
`agent`	保存したエージェントのみ	個人的なコンテキスト、セッションの継続性
`user`	同じユーザーに仕えるすべてのエージェント	ユーザーの好み、ツール間のコンテキスト
`org`	組織内のすべてのエージェント	共有知識、チームの決定

MCPサーバーのセットアップ

Claude Code

~/.claude/settings.json の mcpServers に追加します：

{
  "central-intelligence": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
    "env": {
      "CI_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

Cursor

~/.cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "central-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
      "env": {
        "CI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

MCP互換クライアント

MCPサーバーはnpmでcentral-intelligence-mcpとして公開されています。CI_API_KEY環境変数を設定し、MCPクライアントから接続してください。

CLIの使用方法

# Sign up and get an API key
npx central-intelligence-cli signup

# Add to Claude Code / Cursor
npx central-intelligence-cli init claude
npx central-intelligence-cli init cursor

# Store a memory
npx central-intelligence-cli remember "The user prefers dark mode and TypeScript"

# Search memories
npx central-intelligence-cli recall "what are the user's preferences?"

# Delete a memory
npx central-intelligence-cli forget <memory-id>

# Check connection
npx central-intelligence-cli status

または、短いコマンドのためにグローバルにインストールします：

npm install -g central-intelligence-cli
ci-memory signup
ci-memory remember "User prefers TypeScript"
ci-memory recall "language preferences"

REST API

ベースURL: https://central-intelligence-api.fly.dev

すべてのエンドポイントで Authorization: Bearer <api-key> ヘッダーが必要です。

APIキーの作成

curl -X POST https://central-intelligence-api.fly.dev/keys \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "my-key"}'

POST /memories/remember

{
  "agent_id": "my-agent",
  "content": "User prefers TypeScript over Python",
  "tags": ["preference", "language"],
  "scope": "agent"
}

POST /memories/recall

{
  "agent_id": "my-agent",
  "query": "what programming language does the user prefer?",
  "limit": 5
}

レスポンス:

{
  "memories": [
    {
      "id": "uuid",
      "content": "User prefers TypeScript over Python",
      "relevance_score": 0.434,
      "tags": ["preference", "language"],
      "scope": "agent",
      "created_at": "2026-03-22T21:42:34.590Z"
    }
  ]
}

POST /memories/context

{
  "agent_id": "my-agent",
  "current_context": "Setting up a new web project for the user",
  "max_memories": 5
}

DELETE /memories/:id

POST /memories/:id/share

{
  "target_scope": "org"
}

GET /usage

認証されたAPIキーのメモリ数、使用イベント、アクティブなエージェントを返します。

セルフホスティング

# Clone and install
git clone https://github.com/AlekseiMarchenko/central-intelligence.git
cd central-intelligence
npm install

# Set up PostgreSQL
createdb central_intelligence
psql -d central_intelligence -f packages/api/src/db/schema.sql

# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env: set DATABASE_URL and OPENAI_API_KEY

# Run
npm run dev:api

Fly.ioへのデプロイ

fly apps create my-ci-api
fly postgres create --name my-ci-db
fly postgres attach my-ci-db
fly secrets set OPENAI_API_KEY=sk-...
fly deploy

その後、MCPサーバーを自身のインスタンスに向けてください：

{
  "env": {
    "CI_API_KEY": "your-key",
    "CI_API_URL": "https://your-app.fly.dev"
  }
}

アーキテクチャ

central-intelligence/
├── packages/
│   ├── api/            # Backend API (Hono + PostgreSQL + pgvector)
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── db/           # Schema, migrations (facts, entities, pgvector, hybrid)
│   │   │   ├── middleware/   # Auth, rate limiting, billing, x402 payments
│   │   │   ├── routes/       # REST endpoints, dashboard, docs, demo
│   │   │   └── services/     # Core logic:
│   │   │       ├── memories.ts          # Store + 4-way recall pipeline
│   │   │       ├── fact-extraction.ts   # GPT-4o-mini fact decomposition
│   │   │       ├── entity-resolution.ts # Trigram + co-occurrence entity merging
│   │   │       ├── observations.ts      # Auto-synthesized higher-level facts
│   │   │       ├── rerank.ts            # ONNX local + Cohere + passthrough
│   │   │       ├── embeddings.ts        # OpenAI text-embedding-3-small
│   │   │       ├── encryption.ts        # AES-256-GCM at rest
│   │   │       └── query-decompose.ts   # Query expansion via GPT-4o-mini
│   │   └── tests/        # 68 tests (Vitest)
│   ├── mcp-server/     # MCP server (npm: central-intelligence-mcp)
│   ├── cli/            # CLI tool (npm: central-intelligence-cli)
│   ├── local/          # Local memory with cross-tool config parsing
│   ├── node-sdk/       # Node.js/TypeScript SDK (npm: central-intelligence-sdk)
│   ├── python-sdk/     # Python SDK (PyPI: central-intelligence)
│   └── openclaw-skill/ # OpenClaw skill file
├── .github/workflows/  # CI (typecheck + test) + Deploy (Fly.io)
├── landing/            # Landing page
├── Dockerfile          # API container (non-root, ONNX model pre-cached)
├── fly.toml            # Fly.io config (iad region, health checks)
└── README.md

料金

プラン	価格	メモリ	エージェント
Free	$0	500	1
Pro	$29/月	50,000	20
Team	$99/月	500,000	無制限

貢献

貢献を歓迎します。IssueまたはPRを作成してください。

ライセンス

Apache 2.0

Central Intelligence

Central Intelligence

クイックスタート (30秒)

Central Intelligenceの利用シーン

課題

機能

ベンチマーク

LifeBench (2026) — 長期マルチソースメモリ

Agent Memory Benchmark (AMB) — インフラストラクチャテスト

クロスツールメモリ

仕組み

メモリスコープ

MCPサーバーのセットアップ

Claude Code

Cursor

MCP互換クライアント

CLIの使用方法

REST API

APIキーの作成

POST /memories/remember

POST /memories/recall

POST /memories/context

DELETE /memories/:id

POST /memories/:id/share

GET /usage

セルフホスティング

Fly.ioへのデプロイ

アーキテクチャ

料金

貢献

ライセンス

Resources

Tools

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

MCP directory API